Привет, Хабр! Мы — команда ML‑разработчиков Сбера и Sber AI Lab. Хотим рассказать о нашем open‑source инструменте RePlay, который позволяет создавать рекомендательные системы с нуля, начиная с самых ранних DS‑экспериментов и заканчивая промышленной эксплуатацией. Статья будет интересна ML‑инженерам, разрабатывающим промышленные рекомендательные системы.

Мотивацией для создания RePlay послужил тот факт, что все популярные на сегодняшний день RecSys‑фреймворки в основном нацелены на научные исследования и плохо оптимизированы для промышленной эксплуатации: не в состоянии обработать большой объём данных или требуют для этого значительных модификаций. Подробнее о создании библиотеки вы можете прочитать в соответствующей статье с RecSys 2024. По той же ссылке вы найдёте обзорное видео о RePlay.

Здесь же мы сравним RePlay с главными конкурентами — RecBole и Microsoft Recommenders. Разберём возможности, которые предоставляет каждая из библиотек, а затем, на примере SOTA‑модели, построим рекомендательную систему, начиная с ввода данных и заканчивая генерированием рекомендаций и подсчётом метрик. Сравним полученные модели по качеству и длительности обучения и инференса. В конце расскажем об уникальных возможностях RePlay, которые помогут ещё сильнее облегчить путь разработчика, по сравнению с использованием библиотек‑конкурентов